平成 29 年度厚生労働行政推進調査事業費補助金（障害者政策総合研究事業（精神障害分野））
「地域のストレングスを活かした精神保健医療改革プロセスの明確化に関する研究」
分担研究報告書
自立支援医療の適正な提供に関する研究
研究分担者 我澤賢之（国立障害者リハビリテーションセンター研究所 主任研究官）
研究協力者 清水寛之（川崎市健康福祉局障害保健福祉部精神保健福祉センター）
研究協力者 竹島 正（国立精神・神経医療研究センター 精神保健研究所 客員研究員）
研究協力者 岩谷 力（国立障害者リハビリテーションセンター 顧問）
研究要旨
精神通院医療制度は、通院による精神医療を継続的に要する病状のある方の治療を支える重要な制度 であり、その利用者数は年々増加しつつある。これにともない、当該制度にかかる公費支出額や地方自 治体窓口での事務負担も増大しつつある。制度を適切に運用していくことに資するため、本研究では、
利用者増加にともなう対応を検討するための基礎資料なる精神通院医療利用者数の予測プロトコルを開 発する。今年度は、比較的統計整備が進んでいると考えられる川崎市の行政データ利用にかかる協力を 得て、同市の精神通院医療利用者数の試算を通じ、暫定的な利用者数の予測プロトコル開発を進めた。
この作業の一環として昨年度より同市の平成22～27年度利用者数予測試算を行ってきた。今年度はプロ トコルの簡略化を進めるとともに、他の自治体での精神通院医療利用率の状況とモデルとした川崎市の 比較を行い、今後の課題を示した。
A．研究目的 Ａ－１ 研究目的
本研究は、自立支援医療（育成医療、更生医療、
精神通院）における課題について、既存のものを 含めたデータ等を活用し考えられる課題に関する 状況を明らかにし、政策運営に資することを目的 とする。
平成28年度以降の研究では、自立支援医療制度 のなかの精神通院医療について利用者数が年々増 加している状況に着目し、同制度利用者数の予測 プロトコル開発を実施する。
精神通院医療制度は、通院による精神医療を継 続的に要する病状のある方の治療を支える重要な 制度であり、その利用者数は年々増加しつつある。
厚生労働省の福祉行政報告例[1]によれば、現行の 精神通院医療関連統計が同統計に含まれるように
なった平成20年度から平成27年度の間に、支払 決定金額総額がおよそ1.5倍に増加した。この金 額増加を単位あたり金額面と件数などの数量面と に分けると、単位金額面の変化は交付決定1件あ たりの金額は6.8%増程度であり、レセプト１件あ たりの金額はむしろ0.9%減とわずかながら減少 している。これに対し、数量面の増加は著しい。
申請件数、決定件数は4割程度、レセプト件数は 5割程度それぞれ大幅な増加を示している。この ような状況は、給付金額にかかる財源の問題のみ ならず、増加する申請に対応するための地方自治 体の人員確保の面でも問題となっていると考えら れる。こうした問題に対処していくためには、ま ず今後どの程度の利用者数増加が見込まれるのか 政策担当者が見通しをもつことが必要である。そ のために本研究では、各自治体で実行可能な精神
通院医療利用者数予測のためのプロトコルを開発 する。
Ａ－２ 昨年度の成果の概要と本年度の研究 本課題については、平成28年度に川崎市の協力 のもと、同市の自立支援医療データを用いた利用 者数予測プロトコル暫定版を作成した（詳細は「Ｂ．
研究方法」で述べる）。このプロトコルを踏まえて、
・主疾患別に、人口10万人あたり給付決定件数
（以下、「利用率」）の推計式を求めることに より、利用者数の予測を行った。
・具体的には平成22年度から25年度のデータ を使用し、上記推計式を求めた。説明変数に は、年度、利用者の性別ダミー、利用者の年 齢区分ダミーによる線型モデルと、対数線型 モデルを推計した。
この推計により、下記の結果を得た[2]。
・上記推計式を元に推定される川崎市全体（全 区域・全主疾患合計）における平成26年度、
27年度と同実績値との比較を行ったところ、
線型モデルでは誤差率が26年度+3.5%、27年 度+2.6%、対数線型モデルでは同じく+2.2%、
+2.4％とまずまずの精度の推計結果を得られ た。
・課題として、下記のようなことが考えられた。
（１）当該推計で対数線型モデルでは、利用 率の変化率を一定とする前提で推計を行って いた。しかし、実際には川崎市では利用率の 変化率が利用者の年代により異なっており、
率ベースでは17歳未満と50歳代において変 化率が高めであった。この点を考慮すること で予測精度を高めることが考えられる。（２）
また環境要因として、年度以外に該当地域で の関連医療機関数や薬事的な環境変化（制度 利用者に関連する薬品利用が可能になるなど）
の影響を考慮することで予測精度を高められ ないか。（３）一方、予測プロトコルについて 予測精度を損なうことのない簡略化できる部
分がないか。（４）他の自治体データでのプロ トコル適用を行うことでその妥当性を確かめ る。
上記について、本年度の課題として検討を行うこ ととした。
Ｂ．研究方法
Ｂ－１ 川崎市のデータによる推計モデルの改良 に係る検討
平成28年度の予測プロトコルにおける利用率 推計について、加えるべき説明変数、省略可能な 部分の検討を行う。なお、本作業は、川崎市健康 福祉局障害保健福祉部から研究協力を得て行った。
前年度プロトコル
平成28年度開発プロトコルは下記の内容であ った。利用者の属性（性別・年齢区分）や時間の 経過（年度単位のタイムトレンド）のみによる予 測を取り扱った。
（１）作業の流れ
作業の流れは以下のとおりである。
作業Ｉ．データ利用に関する手続き
川崎市が行政データとして保有してい る精神通院利用実績データに基づく集計 データの使用許可を得るため、データの 使用目的・利用条件・管理方法等を記載 した利用申請書面を作成し、川崎市健康 福祉局障害保健福祉部精神保健福祉課、
川崎市精神保健福祉センターにデータ利 用申請を行った（なお、ここで利用申請 したデータは人数を示す集計データのみ であり、個人を特定しうる情報は含んで いない）。
また申請の段階で、川崎市健康福祉局 障害保健福祉部から研究協力者として新 たに2名のメンバーに研究班に参画して もらうこととなった。
作業II．利用者数集計データの作成（川崎市
健康福祉局障害保健福祉部所属メンバー 担当）
上記利用申請手続きに基づき、川崎市 が行政データとして保有する精神通院利 用実績データから、年度、主疾患コード、
地区、性別、年齢区分などを踏まえた区 分（複合区分）毎に精神通院利用者数の 集計データを作成する。
作業III．分析のためのデータ構築作業（主に
国立障害者リハビリテーションセンター 研究所メンバー担当）
精神通院医療利用者数データと複合区 分別人口データ（川崎市の公開する既存 統計を利用（川崎市[3]）から、複合区分 毎の人口あたり利用者数データを作成す る。またその他、人口あたり利用者数に 影響すると思われる要因にかかるデータ を収集する（必要に応じ、川崎市メンバ ーと相談）。
作業IV. （主に国立障害者リハビリテーショ ンセンター研究所メンバー担当）
回帰分析を用い人口あたり利用者数の 推計を行う（本稿執筆時点では平成22～
25年度のデータを使用。統計ソフトとし てはTSP 5.1を使用）。
作業V. （主に国立障害者リハビリテーショ ンセンター研究所メンバー担当）
推計結果にもとづいて近年（分析対象 年である平成22～25年度に加え、平成 26、27年度）の精神通院医療利用者数の 予測値を算出し、実績値との比較検討を 行い、今後のプロトコル改良上の課題を まとめる。
（２）利用データについて
作業I、IIで述べた手続きおよび作業により、川 崎市における精神通院利用数の集計データ（複合 区分）を利用する。
ここで複合区分は、下記の要素の掛け合わせに より構成される。
年度：平成18年度～27年度を予定。
※本稿執筆時点では、平成22～25年度の 複合機区分毎集計データ、平成26、27年 度の主疾患別集計データを使用。
主疾患コード：国際疾病分類第10版（ICD10）
に基づくF0～F9、G40（11種）。上記以外
での精神通院医療も若干数みられるもの の、その特性を特定できないため分析対象 から外すこととする。
地区：市内を全7地区に分けて考える。
性別：男・女
年齢区分：主疾患に基づき設定（詳細は引用文 献[2]を参照のこと）。
これらの複合区分のうち、年齢区分と地区につい ては、該当利用者の絶対数や主疾患のかかりやす さにかかる性差・年齢間の差を考慮して、主疾患 毎に区分けの仕方を設定した。設定に当たっては、
すべての年度において、該当する区分の利用者数 が1名となる区分が生じない範囲で統計分析が可 能なだけの標本数が得られるよう配慮した。まず、
地区については利用者数の比較的多い、F2、F3、
F4、G40の4つの主疾患で7つの地区に分けて利
用率を推定することとし、他の疾患については川 崎市全体を 1つの地区として推定することとした。
そのうえで、主疾患毎の年代別利用者の散らばり 具合を考慮して、属する利用者が1名となること のないよう年齢区分の分け方を設定した。結果的 に、主疾患毎に年齢区分の分け方は異なるように 設定することとなった。なお、主疾患F5および F9については、どの複合区分も属する利用者数が 1名とならないような適切な区分設定をすること ができなかった。年齢の区分をいずれも分割しな いとすると、データ標本数がわずか８個（=期数4
× 性別区分2）しかなく、回帰分析を行うことが
できない。したがって、これらの区分については
代替手段としてより簡便で単純な方法での利用者 予測を行うこととする。
今回の検討点
上記プロトコルについて、下記の検討を行う。
・説明変数として、年度と年齢区分の交差項を 加えた場合の検討
・説明変数として、同区域における関連医療機関 数を加えた場合の検討
・簡略化の方策として、主疾患に分けて行ってい る推計を全て統合した場合の検討
Ｂ－２ 他自治体における状況の検討
川崎市のデータをもとに構築したプロトコルの 一般的な妥当性を検証する方法として、他の自治 体での適用を行うことが本来最も直接的な方法だ と考えられる。
しかし研究分担者の都合により今回そのための 作業時間を十分に確保できなかった。ここでは、
平成20年度から28年度にかけての福祉行政報告 例[1]および総務省の人口推計における性別・年代 別人口データ（「都道府県，年齢(3区分)，男女別 人口―総人口」1）を用いて、都道府県別の精神通 院医療利用率を算出し、その傾向を概観すること で川崎市の推計で観察された状況との類似性・差 異について検討する。
（倫理面への配慮）
本研究では、個人を特定しうる情報を含むデー タは使用しない。
Ｃ．結果
Ｃ－１ 川崎市における精神通院医療利用率推計 説明変数に年度と年齢区分の交差項あるいは同 区域における関連医療機関数を追加した推計を試
1 ただし、国勢調査実施年であった平成22年、27 年についてはより詳細なデータのみ提供されてい るため合算により当該データと同区分による集計 データを作成して用いた。
みたものの、推定された係数は有意とならなかっ た。
一方、簡略化の方策として主疾患に分けて行っ ている推計を全て統合した推計を試みたところ、
平成26年度、27年度の利用者数（決定件数）予 測値と実績値の誤差が2%台とそれほど大きくなく、
また主疾患を分別した場合の予測誤差と比べ遜色 のない結果となった。推計結果を表１に、利用者 数予測値の誤差率を表2に示す2。
Ｃ－２ 他自治体における状況の検討
図１に平成20年度から28年度にかけての都道 府県別の利用率の推移を示す（図１）。どの自治体 も概ね右上がりであることが確認できる。10万人 あたり利用率は、平成 20 年度時点で全国平均
1,005 件（最小値635件、最大値1,955件）であ
ったのが、平成28年度は全国平均1,521件（最小 値984件、最大値2,889件）となっている（表３）。 こ の 期 間 の 利 用 率 の 年 平 均 変 化 率 は 全 国 で +5.31%、 都 道 府 県 別 で 最 も 低 か っ た 北 海 道 で +1.59%、最も高かった徳島県で+10.31%であった。
同変化率が都道府県別単純平均に同標準偏差を加 えた値（+5.52% + 1.57% = 7.09%）より高かった 自治体は、福井県（平成20年度における都道府県 別利用率、多い方から32位）、徳島県（同35位）、
奈良県（同44位）、滋賀県（同45位）、山梨県（同 47 位）といずれも平成20年度時点で利用率が比 較的低めであった自治体（表３太字の行の県）で あった。なお同期間における川崎市単独の数値は 利用率が平成20年度905件、28年度1,432件、
利用率の年平均変化率は+5.90%と中位の都道府 県数値と同程度であった。
自治体の年齢構成について、28年度に行った推
2 ただし、昨年度行った主疾患別推計では、主疾 患分別の困難であった事例を落とさざるを得なか ったのに対し、今回の推計ではこれを含めて推計 を行った。このため、推計誤差算定に用いた全主 疾患合計決定件数実績値が、前者と後者とで若干 異なる。
計ならびにＣ－１で示した推計では年齢区分が利 用率に有意に影響を与えることが示されていた。
さらに、川崎市の場合、他の年代に比べ30歳代～
60歳代における利用率が高めであった。それを踏 まえ、都道府県別の利用率と自治体の年齢構成の 関係を確認してみた（図２）。図の横軸は都道府県 名が平成28年度利用率の高い順に並んでいる。縦 軸のうち右軸は利用率であり、右下がりの折れ線 に対応している。一方左軸は、各都道府県の年齢 別構成比を示している。この図を見る限り、利用 率 1 位の沖縄県で他の自治体に比べ際立って 14 歳以下の人の比率が高く 65 歳以上の人の比率が 低いほか、明確な傾向は読み取ることができなか った。このことから短絡的に一般的には自治体の 年齢構成は利用率に影響しないと言い切れるもの ではないものの、少なくとも他の要因が大きく影 響していることが示唆された。
Ｄ．考察
D－１ 川崎市のデータによる推計モデルの改良 に係る検討
・利用率に影響すると思われる要因を説明変数に 加えてみたものの、その多くが有意にならなかっ た。要因を示す数値と年度数値との相関が強かっ たことが影響していると考えられる。
・今回、主疾患を分別しない推計を行ったところ、
少なくとも川崎市においては予測精度を大きく 損ねないことが確認された。主疾患別の推計は、
どういった要因がどのように利用率に影響を与 えるのか分析するのに有用と考えられるものの、
単純に利用者数予測ができれば十分である場合 幾分作業が手軽になることが考えられる。また、
主疾患別に分けた分析で年齢区分を分割した分 析をすると区分毎の利用件数が極端に小さく（該 当決定件数が1桁など）なる場合があり、これが かえって予測精度を損ねる場合もあり得るので はないかと考えられる。
D－２ 他自治体における状況の検討
・川崎市の利用率ならびにその変化率が、全国平 均から大きくは外れた特異な数値ではないこと を確認した。今後こうした全国に近い自治体での 利用者数予測プロトコルの適用可能性をさぐる とともに、まだ検討をしていない利用率が高くそ の変化率が比較的小さめの自治体や、逆に利用率 が低い自治体など属性の異なる自治体について 検討する必要があると考えた。
・都道府県別の年齢構成比較をするには、他の影 響要因を考慮する必要があり、そのためにはより 広いデータが必要なことが示唆された。
Ｅ．結論
本研究は、利用者増加にともなう対応を検討す るための基礎資料なる精神通院医療利用者数の予 測プロトコルを開発するものであり、今年度は、
比較的統計整備が進んでいると考えられる川崎市 の行政データ利用にかかる協力を得て、同市の精 神通院医療利用者数の試算を通じ、暫定的な利用 者数の予測プロトコル開発を進めた。その作業の 一環として同市の平成22～27年度利用者数予測 試算を行い、その結果と実績利用者数実績値との 比較を踏まえ、利用率変化幅の年代間差異の検討 が必要なことなど、今後のプロトコル改良に向け た課題を明らかにした。
今後モデルとして協力いただいた川崎市以外の 自治体での具体的な適用可能性についての検討を 踏まえ、より広範で使用できるプロトコルへの改 良を進めていきたいと考えている
Ｆ．健康危険情報 なし
Ｇ．研究発表
１．論文発表 なし ２．学会発表 なし
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む）
１．特許取得 なし ２．実用新案登録 なし ３．その他 なし
Ｉ．引用文献
[1] 厚生労働省．社会福祉行政報告例，
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/38-1.html [2] 岩谷力，我澤賢之，後藤将志，清水寛之，竹島
正．自立支援医療の適正な提供に関する研究，
平成28年度厚生労働行政推進調査事業費補助
金（障害者政策総合研究事業（精神障害分野））
「地域のストレングスを活かした精神保健医 療改革プロセスの明確化に関する研究」分担研 究報告書,自立支援医療の適正な提供に関する 研究，2017．
[3] 川崎市．年齢別人口，川崎市ホームページ，
http://www.city.kawasaki.jp/shisei/category/51- 4-3-2-0-0-0-0-0-0.html
[4] 総務省．人口推計，
http://www.stat.go.jp/data/jinsui/index.htm ．
表１ 川崎市における人口10万人あたり精神通院医療利用者数推計結果
（主疾患を分別しない場合の推計値）
標本数： 40（各地区につき）
ratio: 利用率（人口10万人あたりの精神通院医療の支給決定件数）
year: 年度
（平成の年度数値から22を引いた数値。平成22年度=0、平成23年度=1、・・・）
female: 男性=0、女性=1
ageXXYY: XX歳～YY歳=1、それ以外の年齢=0
ageXX: XX歳～=1、それ以外の年齢=0
モデル ratio = e 定数項 ・(e係数1) year ・(efem ale) 係数2 ・(eage2539) 係数3 ・(eage4049) 係数4 ・(eage5059) 係数5 ・(eage60) 係数6
地区１ 地区２ 地区３ 地区４ 地区５ 地区６ 地区７
（定数項） 5.7276 5.7678 5.7253 5.7879 5.4912 5.6778 5.6297
(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
（係数1） year 0.0801 0.0672 0.0690 0.0404 0.0533 0.0526 0.0406 (0.0000) (0.0000) (0.0001) (0.0042) (0.0081) (0.0005) (0.0235)
（係数2） fem ale 0.1774 0.1710 0.1476 0.1458 0.1421 0.0333 0.0922 (0.0000) (0.0000) (0.0002) (0.0000) (0.0020) (0.2829) (0.0217)
（係数3） age2539 1.3141 1.4082 1.4211 1.1590 1.4970 1.6222 1.5397 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
（係数4） age4049 1.6494 1.7682 1.6903 1.5596 1.9845 1.8501 1.9104 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
（係数5） age5059 1.5387 1.5430 1.4394 1.4047 1.9056 1.5250 1.7473 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
（係数6） age60 0.9483 0.9005 0.8625 0.9820 1.3412 0.7156 0.9792 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
R 2 0.9815 0.9837 0.9745 0.9774 0.9723 0.9842 0.9757
自由度調整済みR 2 0.9782 0.9807 0.9699 0.9733 0.9673 0.9813 0.9713
表２ 推計された人口あたり利用者数から算出される利用者数予測値と実績値の差率（暫定値）
（平成22～27年度）
※表の各数値は、利用者数予測値と同実績値の差を実績値で除したものである。
＜主疾患（ICD10におけるF0～F9ならびにG40）別の推計結果誤差＞
＜主疾患で分別せず推計した場合の推計結果誤差＞
誤差率の算出
（１）線形推定モデル
F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 G40 合計
平成22年度 -8.3% -0.7% -0.2% -2.6% -0.6% 10.6% 1.6% 1.7% -15.6% 24.2% 0.0% -1.7%
平成23年度 -6.5% 0.4% -1.4% -0.8% -0.6% -4.2% 3.0% -0.5% -9.9% 25.2% 2.3% -1.0%
平成24年度 -2.1% 0.1% 0.0% 0.2% 1.3% -10.2% 1.5% 2.6% 2.6% 15.1% -3.6% 0.1%
平成25年度 5.9% 2.1% 1.3% 3.0% 2.7% 6.5% 2.2% -2.7% 13.2% 0.0% 2.6% 2.7%
平成26年度 15.4% -3.1% 1.2% 4.8% 4.9% 22.3% 6.5% -17.4% 9.9% -26.6% 3.6% 3.5%
平成27年度 20.2% 3.8% 0.8% 3.3% 7.4% -5.7% -4.8% -30.6% 8.9% -27.9% 0.0% 2.6%
（２）乗算推定モデル
F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 G40 合計
平成22年度 -4.5% -15.3% 2.8% -2.5% -3.2% 10.6% -12.8% -1.7% -5.9% 24.2% -1.5% -1.2%
平成23年度 -7.9% -8.8% -0.7% -1.2% -4.2% -4.2% -11.5% -2.0% -12.2% 25.2% -0.2% -1.9%
平成24年度 -7.2% -3.0% -1.5% -0.2% -2.2% -10.2% -12.6% 3.0% -3.3% 15.1% -6.3% -1.5%
平成25年度 -2.1% 5.5% -2.4% 3.1% 0.4% 6.5% -11.8% -0.5% 9.4% 0.0% -0.2% 1.0%
平成26年度 5.1% 7.0% -4.5% 6.0% 4.9% 22.3% -7.9% -13.9% 13.0% -26.6% 1.3% 2.2%
平成27年度 8.9% 22.2% -6.8% 5.8% 11.0% -5.7% -17.5% -26.2% 22.2% -27.9% -1.2% 2.4%
市内合計 平成22年度 推計式による利用者数推定値 15,068 実績値との差率 -1.0%
平成23年度 推計式による利用者数推定値 16,198 実績値との差率 -0.9%
平成24年度 推計式による利用者数推定値 17,377 実績値との差率 -1.1%
平成25年度 推計式による利用者数推定値 18,570
実績値との差率 1.3%
平成26年度 推計式による利用者数推定値 19,835
実績値との差率 2.0%
平成27年度 推計式による利用者数推定値 20,758
実績値との差率 2.1%
対数線形モデル
図１ 都道府県別人口10万人あたり精神通院医療決定件数（利用率）の推移（Ｉ）
※平成22年度は宮城県、福島県の精神通院医療支給決定件数データが欠損しているため、これを含めず 作成した。
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000
H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28
利用率（人口
10万人あたり精神通院医療決定件数）
年度
全 国 北 海 道 青 森 県 岩 手 県 宮 城 県
秋 田 県 山 形 県 福 島 県 茨 城 県 栃 木 県 群 馬 県 埼 玉 県 千 葉 県 東 京 都 神奈川 県 新 潟 県 富 山 県 石 川 県 福 井 県 山 梨 県 長 野 県 岐 阜 県 静 岡 県 愛 知 県 三 重 県 滋 賀 県 京 都 府 大 阪 府 兵 庫 県 奈 良 県 和歌山 県 鳥 取 県 島 根 県 岡 山 県 広 島 県 山 口 県 徳 島 県 香 川 県 愛 媛 県 高 知 県 福 岡 県 佐 賀 県 長 崎 県 熊 本 県 大 分 県 宮 崎 県 鹿児島 県 沖 縄 県
表３ 都道府県別人口10万人あたり精神通院医療決定件数（利用率）の推移（II）
利用率（人口10万人あたり決定件数） 都道府県別利用率の順位 順位の変化
H20 H28
左記期間にお ける年平均変 化率
H20 H28
H20→H28に かけての順 位変化（プラ スが順位アッ プ）
全国平均 1,005 1,521 +5.31% 5 ※１
都道府県単純平均 990 1,503 +5.52%
標準偏差 284 342 +1.57%
沖 縄 県 1,955 2,889 +5.00% 1 1 －
島 根 県 1,878 2,309 +2.61% 2 2 －
北 海 道 1,665 1,889 +1.59% 3 4 ▼1
大 阪 府 1,300 1,872 +4.67% 4 5 ▼1
愛 媛 県 1,282 1,750 +3.97% 5 10 ▼5
鳥 取 県 1,274 1,929 +5.32% 6 3 △3
高 知 県 1,196 1,654 +4.13% 7 13 ▼6
長 野 県 1,170 1,607 +4.05% 8 16 ▼8
三 重 県 1,162 1,692 +4.81% 9 11 ▼2
京 都 府 1,125 1,807 +6.10% 10 7 △3
大 分 県 1,105 1,549 +4.30% 11 19 ▼8
宮 崎 県 1,105 1,799 +6.28% 12 8 △4
岩 手 県 1,079 1,403 +3.33% 13 28 ▼15
熊 本 県 1,075 1,634 +5.37% 14 14 －
兵 庫 県 1,065 1,626 +5.43% 15 15 －
広 島 県 1,058 1,824 +7.05% 16 6 △10
青 森 県 1,042 1,499 +4.65% 17 21 ▼4
鹿児島 県 1,033 1,428 +4.13% 18 25 ▼7
岡 山 県 1,007 1,682 +6.62% 19 12 △7
東 京 都 1,000 1,575 +5.85% 20 17 △3
神奈川 県 980 1,497 +5.43% 21 22 ▼1
山 口 県 978 1,517 +5.64% 22 20 △2
佐 賀 県 945 1,476 +5.73% 23 23 －
石 川 県 942 1,397 +5.05% 24 30 ▼6
宮 城 県 941 1,347 +4.59% 25 32 ▼7
新 潟 県 938 1,398 +5.12% 26 29 ▼3
福 岡 県 934 1,562 +6.65% 27 18 △9
福 島 県 929 1,320 +4.49% 28 33 ▼5
埼 玉 県 903 1,419 +5.82% 29 26 △3
長 崎 県 867 1,363 +5.81% 30 31 ▼1
愛 知 県 862 1,413 +6.37% 31 27 △4
福 井 県 82 7 1 ,4 4 2 + 7 .2 0 % 32 2 4 △8
静 岡 県 812 1,144 +4.37% 33 41 ▼8
千 葉 県 808 1,293 +6.06% 34 35 ▼1
徳 島 県 80 1 1 ,7 5 6 + 1 0 .3 1 % 35 9 △2 6
栃 木 県 757 1,142 +5.27% 36 42 ▼6
富 山 県 742 1,013 +3.97% 37 45 ▼8
和歌山 県 740 1,268 +6.96% 38 37 △1
茨 城 県 738 1,244 +6.74% 39 38 △1
秋 田 県 730 1,178 +6.16% 40 40 －
岐 阜 県 716 984 +4.05% 41 47 ▼6
香 川 県 708 1,094 +5.58% 42 44 ▼2
山 形 県 692 993 +4.62% 43 46 ▼3
奈 良 県 68 5 1 ,3 1 6 + 8 .4 9 % 44 3 4 △1 0
滋 賀 県 67 8 1 ,2 3 9 + 7 .8 3 % 45 3 9 △6
群 馬 県 659 1,124 +6.91% 46 43 △3
山 梨 県 63 5 1 ,2 6 9 + 9 .0 5 % 47 3 6 △1 1
* 順位変化幅（絶対値）の平均
0.0
500.0
1,000.0
1,500.0
2,000.0
2,500.0
3,000.0
3,500.0 0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.91
沖 縄 県
島 根 県
鳥 取 県
北 海 道
大 阪 府
広 島 県
京 都 府
宮 崎 県
徳 島 県
愛 媛 県
三 重 県
岡 山 県
高 知 県
熊 本 県
兵 庫 県
長 野 県
東 京 都
福 岡 県
大 分 県
山 口 県
青 森 県
神奈川 県
佐 賀 県
福 井 県
鹿児島 県
埼 玉 県
愛 知 県
岩 手 県
新 潟 県
石 川 県
長 崎 県
宮 城 県
福 島 県
奈 良 県
千 葉 県
山 梨 県
和歌山 県
茨 城 県
滋 賀 県
秋 田 県
静 岡 県
栃 木 県
群 馬 県
香 川 県
富 山 県
山 形 県
岐 阜 県 r利用率（人
口10万人あ たり精 神通院医 療決定 件数）
年代別人 口構成比
都道府県単位での人口10万人あたり精神通院医療利用決定件数と人口の年齢構成（平成28年度） 0‐14歳15‐64歳65‐74歳75歳以上利用率 図２ 都道府県別精神通院利用率と年齢構成
